NPU训练性能调优技术实践：从训练代码优化达到到训练性能（效率）提升

在NPU（神经网络处理器）环境下，模型训练的性能优化是提升训练效率、缩短训练周期的关键。本文将分享一套针对NPU训练的性能调优手段，并通过对比调优前后的训练数据，展示优化效果。

一、性能调优手段

1. 亲和优化器（Affinity Optimizer）
   • 实现：在训练框架中配置任务亲和性，确保关键算子（如矩阵乘法、卷积）在固定核心上执行。

2. 二进制调优使能（Binary Optimization）
   • 原理：通过预编译和缓存优化，减少算子编译和加载的耗时。
   • 实现：
     • 启用NPU编译器的二进制优化选项，生成预编译的算子库。
     • 在训练启动时，优先加载预编译的算子，避免实时编译的开销。
3. AICPU算子调优

• 原理：AICPU是NPU中的通用计算单元，用于处理不支持硬件加速的算子。通过优化AICPU算子的实现，减少计算耗时。
• 实现：
  • 对AICPU算子进行SIMD（单指令多数据）优化，提升向量计算效率。
  • 合并相邻的AICPU算子，减少内核启动开销。

4. Double类型输入切换为Float
   • 原理：Double类型（64位浮点）的计算耗时远高于Float类型（32位浮点），且NPU通常对Float类型的优化更好，直白说：NVIDIA的GPU支持双精度（Double类型，FP64）满足科学计算等高精度要求，但华为NPU最高支持单精度（FP32）。
   • 实现：
     • 将模型中的Double类型输入和参数转换为Float类型。
     • 减少类型转换（cast）算子的调用，避免不必要的计算开销。

二、调优前后训练数据对比

调优前后训练数据对比图

[2025-06-15 09:41:32] (step=0000100) Train Loss: 0.3461, Train Steps/Sec: 0.67
[2025-06-15 09:42:41] (step=0000200) Train Loss: 0.2176, Train Steps/Sec: 1.45
[2025-06-15 09:43:50] (step=0000300) Train Loss: 0.2079, Train Steps/Sec: 1.45
[2025-06-15 09:45:01] (step=0000400) Train Loss: 0.2019, Train Steps/Sec: 1.41
[2025-06-15 09:46:13] (step=0000500) Train Loss: 0.1941, Train Steps/Sec: 1.39

2. 调优后训练数据
调优后，NPU的训练速度从初始的0.86 Steps/Sec迅速提升至1.60-1.62 Steps/Sec，并在此后的大部分训练过程中保持稳定。以下是部分调优后的训练日志：

[2025-06-15 09:54:49] (step=0000100) Train Loss: 0.3461, Train Steps/Sec: 0.86
[2025-06-15 09:55:51] (step=0000200) Train Loss: 0.2176, Train Steps/Sec: 1.61
[2025-06-15 09:56:53] (step=0000300) Train Loss: 0.2079, Train Steps/Sec: 1.62
[2025-06-15 09:57:55] (step=0000400) Train Loss: 0.2019, Train Steps/Sec: 1.62
[2025-06-15 09:58:56] (step=0000500) Train Loss: 0.1941, Train Steps/Sec: 1.62
[2025-06-15 09:59:58] (step=0000600) Train Loss: 0.2068, Train Steps/Sec: 1.62
[2025-06-15 10:01:00] (step=0000700) Train Loss: 0.1825, Train Steps/Sec: 1.62
...
[2025-06-15 10:15:26] (step=0002100) Train Loss: 0.2012, Train Steps/Sec: 1.62

3. 训练速度对比

• 调优前：训练速度在初始阶段较低（0.67 Steps/Sec），最终稳定在1.39-1.45 Steps/Sec之间。
• 调优后：训练速度从初始的0.86 Steps/Sec迅速提升至1.60-1.62 Steps/Sec，并保持稳定。
• 结论：调优后，NPU的训练速度显著提升，处理大规模训练任务的效率更高。

三、调优效果可视化

以下是调优前后的训练速度对比图：

Training Speed Comparison

从图中可以看出，调优后的训练速度明显高于调优前，且波动更小，表明调优手段有效提升了NPU的训练性能。

四、总结

通过亲和优化器、二进制调优使能、AICPU算子调优以及Double类型输入切换为Float等手段，我们成功提升了NPU环境下的模型训练性能。调优后的训练速度显著提升，且保持稳定，为大规模训练任务提供了更高的效率。未来，我们将继续探索更多的性能优化手段，进一步提升NPU的训练性能。